FastLabel、医療AI用DICOMアノテーションツールα版をリリース～CTやMRIなど医療画像診断AIの開発を促進～

AI開発を効率化するデータプラットフォームを開発・提供するFastLabel株式会社は、医療分野で扱われるDICOM（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）規格に対応したアノテーションツールのアルファ版をリリースした。

医療AI用アノテーションツール開発の背景

近年、医療技術の発達によって読影が必要な医療画像の数が増え、診断する医師の仕事は増えているが、医師の数は増えないため、作業の効率化が課題となっている。そのため、診断の質を高めつつ医師の負担を軽減するために、AIによる画像診断支援が注目を浴びている。

医療分野のAI開発において、特に高品質な教師データが大量に必要となる。しかし、医療分野に特化した教師データを作るためのアノテーションツールがなく、教師データの不足や品質の問題により、医療AIの研究開発が進まないという課題があった。

今回、同社が提供するAIデータプラットフォーム「FastLabel」は、医療AI開発の効率化を実現するため、CTやMRIなど医療画像診断AIで使われるDICOM形式に標準対応した。

CT胸部の規格に標準対応、ビューアで複数画像表示

DICOMプロジェクトでは下記のように、検査画像を一つのタスクとして管理してアノテーションできる。サムネイルバーと、ビューアで構成されており、シリーズ単位で画像や情報を表示できる。またDICOMのTag情報も確認、検索可能である。

マウススクロールでシリーズの操作が可能で、選択中のシリーズの画像を切り替えたり、サムネイルバーを切り替えることも可能である。

今後の展開

今回アルファ版で対応した規格はCTの胸部であるが、今後はMG、MR、SEGや他の箇所などにも標準対応していく予定である。また、自動アノテーション機能の開発も予定しており、医師の方の負担を軽減し、高品質な教師データの作成を支援する。

▪問い合わせ
FastLabel株式会社
E-mail：info@fastlabel.ai
https://fastlabel.ai/